讀書筆記-《機器學習》第六章：支援向量機

阿新 • • 發佈：2019-02-07

支援向量機訓練完成後，大部分的訓練樣本都不需要保留，最終模型僅與支援向量有關
SMO的基本思路是先固定xi之外的所有引數，然後求xi上的極值。由於存在約束，因此SMO每次選擇兩個變數並固定其他引數。這樣，在引數初始化後，SMO不斷執行如下兩個步驟直至收斂
如果原始空間是有限維，即屬性數有限，那麼一定存在一個高維特徵空間是樣本可分
只要一個對稱函式所對應的核矩陣半正定，它就能作為核函式使用
常用的三種替代損失函式

支援向量機訓練完成後，大部分的訓練樣本都不需要保留，最終模型僅與支援向量有關 SMO的基本思路是先固定xi之外的所有引數，然後求xi上的極值。由於存在約束，因此SMO每次選擇兩個變數並固定其他引數

在之前就一直總是零零碎碎瞭解過這個熱及一時的統計學方法對樣本進行分類的支援向量機演算法。一直想系統的瞭解一下支援向量機這個很強的分類演算法，有幸在周老師的機器學習這本書中進行系統的學習。這裡我只列出一些需要重點理解的概念，以方便以後自己進行回顧，在部落格中也

1 拉格朗日乘子法(等式約束)：目標函式：f(x)=b+wTxi+∑(αihi),s.t.hi=0 最優解條件：∂h∂xi=0 2 kkt(不等式約束)：目標函式：f(x)=b+wTxi+∑(αigi)+∑(βihi),s.t.hi=0,gi≤0

C−SVM基本公式推導過程下面摘抄一小部分內容（不考慮推導細節的話，基本上能理解C-SVM方法推導的整個流程）. 我們用一個超平面劃分圖中對圖中的兩類資料進行分類，超平面寫成f(x)=wTx+b=0,線上性可分的情況下，我們能找到一

AI菌在前四篇裡面我們講到了SVM的線性分類和非線性分類（核函式），以及在分類時用到的SMO演算

這是Java程式設計思想之讀書筆記系列的第四篇，主要記錄了第六章訪問許可權控制的相關內容。具體內容如下：面向物件設計中需要考慮的一個基本問題：如何把變動的事物與保持不變的事物區分開來Java提供了訪問許

6.1 間隔與支援向量在樣本空間中，劃分超平面可通過如下線性方程來描述： 6.2 對偶問題我們希望求解式（6.6）來得到大間隔劃分超平面所對應的模型：對式（6.6）使用拉格朗日乘子法可得到其“對偶問

一、優化目標邏輯迴歸中的代價函式：畫出兩種情況下的函式影象可得： y=1: 我們找一條折線來近似表示這個函式影象 y=0：我們用這兩條折線來近似表示原來的曲線函式可得新的代價函式（假設-log(h(x))為,-log(1

目錄 0. 前言 1. 尋找最大間隔 2. 拉格朗日乘子法和KKT條件 3. 鬆弛變數 4. 帶鬆弛變數的拉格朗日乘子法和KKT條件 5. 序列最小優化SMO（Sequential Minimal Optimiz

支援向量機和決策樹 - 目錄 1 簡介 1.1 程式碼下載 1.2 程式碼使用方法 3 核心程式碼說明 3.1 模型配置 3.2 模型訓練 3.3 輸出結果 3.3.1 Linea

--------韋訪 20181114 1、概述繼續學習，支援向量機在傳統的機器學習的地位還是很高的，不過，現在風頭已經被神經網路蓋過了，但是，還是得學習的。 2、概念先來看一下，為什麼需要支援向量機？如上圖所示，這是一個二分類問題，有三條直線，都能將紅

引言在上一小節中，我們介紹了核支援向量機。於是，不管是簡單的問題還是複雜的問題，我們都可以做得到。然而，像高斯核的方法太複雜了，可能造成過擬合的問題。導致過擬合的現象的原因有可能是你選擇特徵轉換太強大了，導致無法用最大間隔的方法控制模型的複雜度，還有一個

機器學習演算法及程式碼實現–支援向量機 1、支援向量機 SVM希望通過N-1維的分隔超平面線性分開N維的資料，距離分隔超平面最近的點被叫做支援向量，我們利用SMO（SVM實現方法之一）最大化支援向量到分隔面的距離，這樣當新樣本點進來時，其被分類正確的概率

（1）資料概覽 import pandas as pd import seaborn as sns sns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark") import matplotlib.pyplot

程式碼工程地址： https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 學習目標熟悉Direct3D介面的定義，儲存和繪製幾何資料；學習編寫基本的頂點和畫素著色器；學習使用渲染流水線狀態

前言博主第一次接觸機器學習，內容可能有許多原文復現，但是我儘量用自己的話來講，覺得寫得還行的話點個喜歡，謝謝！讀書筆記第一目的是為了總結，第二是順便在部落格上記錄我的學習歷程，同時也希望讀者能有一點點收穫吧~如果不對的地方，還請多多指教！正文周志華的機器學習第五章講的是關於神

第六章訪問許可權控制初學Java的時候很納悶，為什麼要提供各種訪問修飾，都用public不就行了，程式都能執行，還多省事我感覺如果這個程式只有你自己去編寫，去維護，那麼其實訪問許可權可以忽略但是，比如說我寫了一個第三方開源庫，有很多很多的人在使用我的庫，那麼如

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會有 isp left sync con 多線程編程鎖機制數據 range 一、立即加載/"餓漢模式"和延遲加載/"懶漢模式" 立即加載（又稱餓漢模式）：在使用類的時候已經將對象創建完畢，常見實現方法是直接new實例化延遲加載（又稱懶漢模式）：在調用get